[发明专利]基于卷积神经网络ConvNext与注意力机制的木材花纹识别方法在审
| 申请号： | 202310561541.0 | 申请日： | 2023-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN116597162A | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 田朔;李文珠;刘美怡;杨东 | 申请（专利权）人： | 浙江农林大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06V10/776 |
| 代理公司： | 杭州杭奕专利代理事务所(普通合伙) 33535 | 代理人： | 张常胜 |
| 地址： | 313000 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络ConvNext与注意力机制的木材花纹识别方法，该方法采用改进的ConvNext模型，通过引入注意力机制、卷积层的改进、DropBlock正则化技术和多尺度特征融合来提高模型性能。相较于现有技术在多个性能指标上表现出显著优越，如训练和测试准确率、F1Score、召回率、精确率、AUC‑ROC、IoU和运行时间。本方法首先对红木花纹图像进行预处理，包括裁剪、缩放和数据增强。接着，利用改进的ConvNext模型进行特征提取和分类。该模型在保持较低参数数量的同时，实现了较高的识别性能。此外，本方法还采用了注意力机制以增强模型对红木花纹特征的关注度，从而提高识别精度。本发明适用于红木花纹识别领域，为提高红木鉴别和溯源的准确性提供了有效的技术手段。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 convnext 注意力 机制 木材 花纹 识别 方法 | ||
【主权项】：
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